การ Fit โมเดลกับข้อมูล Training
ถึงเวลาแบ่งข้อมูลออกเป็นชุด training สำหรับ fit โมเดล และชุด test แยกต่างหากสำหรับประเมินความแม่นยำในการพยากรณ์ อย่างไรก็ตาม ก่อนแบ่งข้อมูล เราจะสุ่มตัวอย่าง 100% ของแถวใน house_prices แบบไม่คืน แล้วกำหนดให้เป็น house_prices_shuffled ขั้นตอนนี้มีผลเป็นการ "สับ" ลำดับแถว เพื่อให้ชุด training และชุด test ถูกสุ่มมาอย่างสุ่มแบบสมบูรณ์
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างโมเดลด้วยข้อมูลใน Tidyverse
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Set random number generator seed value for reproducibility
set.seed(76)
# Randomly reorder the rows
house_prices_shuffled <- house_prices %>%
sample_frac(size = 1, replace = FALSE)
# Train/test split
train <- house_prices_shuffled %>%
slice(___:___)
test <- house_prices_shuffled %>%
slice(___:___)